需求起因
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子：
1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。
2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。
因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。
如来解决？这里给出两个解决方案，先易后难，结合业务和技术代价选择使用。
缓存和数据库一致性解决方案
1、第一种方案：采用延时双删策略
在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。
伪代码如下
public void write(String key,Object data){
redis.delKey(key);
db.updateData(data);
Thread.sleep(500);
redis.delKey(key);
}
2.具体的步骤就是：
1）先删除缓存
2）再写数据库
3）休眠500毫秒
4）再次删除缓存
那么，这个500毫秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？
需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
当然这种策略还要考虑redis和数据库主从同步的耗时。最后的的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可。比如：休眠1秒。
3.设置缓存过期时间
从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
4.该方案的弊端
结合双删策略+缓存超时设置，这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致，而且又增加了写请求的耗时。
2、第二种方案：异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)
1.技术整体思路：
MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis
1）读Redis：热数据基本都在Redis
2）写MySQL:增删改都是操作MySQL
3）更新Redis数据：MySQL的数据操作binlog，来更新到Redis
2.Redis更新
1）数据操作主要分为两大块：
- 一个是全量(将全部数据一次写入到redis)
- 一个是增量（实时更新）
这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据。
2）读取binlog后分析 ，利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。
这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。
其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。
这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架)，通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅，而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。
当然，这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。
2022-8-27更新
6 种方案：
- 先写 Redis，再写 MySQL
- 这种方案，我肯定不会用，万一 DB 挂了，你把数据写到缓存，DB 无数据，这个是灾难性的；
- 我之前也见同学这么用过，如果写 DB 失败，对 Redis 进行逆操作，那如果逆操作失败呢，是不是还要搞个重试？
- 先写 MySQL，再写 Redis
- 对于并发量、一致性要求不高的项目，很多就是这么用的，我之前也经常这么搞，但是不建议这么做；
- 当 Redis 瞬间不可用的情况，需要报警出来，然后线下处理。
- 先删除 Redis，再写 MySQL
- 这种方式，我还真没用过，直接忽略吧。
- 先删除 Redis，再写 MySQL，再删除 Redis
- 这种方式虽然可行，但是感觉好复杂，还要搞个消息队列 去异步删除 Redis。
- 先写 MySQL，再删除 Redis
- 比较推荐这种方式，删除 Redis 如果失败，可以再多重试几次，否则报警出来；
- 这个方案，是实时性中最好的方案，在一些高并发场景中，推荐这种。
- 先写 MySQL，通过 Binlog，异步更新 Redis
- 对于异地容灾、数据汇总等，建议会用这种方式，比如 binlog + kafka，数据的一致性也可以达到秒级；
- 纯粹的高并发场景，不建议用这种方案，比如抢购、秒杀等。
个人结论：
- 实时一致性方案：采用“先写 MySQL，再删除 Redis”的策略，这种情况虽然也会存在两者不一致，但是需要满足的条件有点苛刻，所以是满足实时性条件下，能尽量满足一致性的最优解。
- 最终一致性方案：采用“先写 MySQL，通过 Binlog，异步更新 Redis”，可以通过 Binlog，结合消息队列异步更新 Redis，是最终一致性的最优解。